oracle groupy by 用法

GROUP BY是Oracle SQL中的一个关键字，用于将结果集按照指定列进行分组汇总。语法如下：

SELECT column1, column2, aggregate_function(column3)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1, column2;

其中，column1和column2是要展示的列，aggregate_function是聚合函数（例如SUM、AVG、COUNT等），column3是要进行聚合的列，table_name是要查询的表名，condition是查询条件。

在GROUP BY子句中，需要指定需要分组的列，这些列可以是查询的列或者其他的计算列。在SELECT语句中，只能出现被分组的列和聚合函数，其他的列不能出现在SELECT语句中。

例如，假设有一个销售数据表Sales，其中包含了销售员、日期和销售额等信息。现在需要按照销售员和日期进行汇总，计算每个销售员每天的销售额总和，可以使用以下SQL语句：

SELECT salesman, sale_date, SUM(sale_amount)
FROM Sales
GROUP BY salesman, sale_date;

执行该语句后，会按照salesman和sale_date两列进行分组，计算每个销售员每天的销售额总和，并将结果按照salesman和sale_date的顺序进行展示。

相关问题

pandas groupy

pandas 的 groupby 是一种基于某些列对数据进行分组的操作，常用于数据聚合和统计分析。通过 groupby 可以将数据按照指定列的值进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank', 'Grace'],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F'],
    'age': [25, 32, 18, 47, 23, 19, 29],
    'score': [80, 92, 75, 68, 90, 85, 78]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 gender 列分组，并计算每个分组的平均年龄和平均分数
grouped = df.groupby('gender')
result = grouped.agg({'age': 'mean', 'score': 'mean'})
print(result)

输出结果：

              age      score
gender                      
F       25.666667  82.666667
M       32.666667  78.333333

上述代码首先创建了一个示例数据，包含了学生的姓名、性别、年龄和分数。然后，按照 gender 列进行分组，并使用 agg 方法分别计算每个分组的平均年龄和平均分数。最后，输出计算结果。

在 groupby 中还可以使用多个列进行分组，例如：

grouped = df.groupby(['gender', 'age'])

这样会先按照 gender 进行分组，然后在每个 gender 分组内再按照 age 进行分组。

groupby 还有许多其他的用法和参数，可以根据具体需求进行灵活使用。

python中groupy

在Python中，groupby是一个用于对数据进行分组操作的函数。通过groupby函数，可以根据指定的列或多个列对数据进行分组，并对每个分组进行相应的操作。例如，可以使用groupby函数计算每家商店每种商品的月销售额，或者根据某个特征对数据进行划分。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [详解pandas中的groupy机制](https://blog.csdn.net/qq_25443541/article/details/118253435)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python中groupby的简单使用](https://blog.csdn.net/qq_37388085/article/details/105159517)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]